2 статей
Исследование оценивает возможность использования расхождений между различными системами автоматического распознавания речи (ASR) для выявления ошибок в медицинских транскриптах. Результаты показывают, что низкий уровень согласия между моделями эффективно локализует зоны неопределенности, позволяя человеку сосредоточиться на критических участках текста.
Программный комплекс LazyDoc, предназначенный для автоматизации заполнения и анализа медицинской документации с использованием технологий искусственного интеллекта, официально включен в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных. Это включение подтверждает соответствие продукта требованиям Минцифры России и дает медицинским организациям право применять его в рамках государственных и муниципальных закупок, а также использовать меры государственной поддержки. LazyDoc использует алгоритмы обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения для распознавания врачебных записей, автоматического формирования структурированных электронных медицинских карт и снижения документационной нагрузки на медицинский персонал. По данным разработчиков, сервис позволяет сократить время на ведение документации до 70%, что особенно актуально в условиях дефицита кадров в здравоохранении. Включение в реестр отечественного ПО также гарантирует защиту медицинских данных на серверах, расположенных на территории России, что соответствует требованиям законодательства о персональных данных. Решение уже внедрено в ряде клиник и медицинских центров, где показало высокую точность распознавания и значительное улучшение качества заполняемой документации.
